langfuse-observability
✓查詢 Langfuse 跟踪、提示和 LLM 指標。使用時： - 分析 LLM 生成軌跡（錯誤、延遲、令牌） - 查看提示性能和版本 - 調試失敗的生成 - 比較運行期間的模型輸出 關鍵詞：langfuse、痕跡、可觀察性、LLM 指標、提示管理、生成
SKILL.md
Query traces, prompts, and metrics from Langfuse. Requires env vars:
Single Trace Output Includes full nested structure: trace → observations (spans + generations) with token usage.
| Open Source | ✅ | ✅ | ❌ | | Self-Host | ✅ | ✅ | ❌ | | Free Tier | ✅ Generous | ✅ 10K/mo | ⚠️ Limited | | Prompt Mgmt | ✅ | ❌ | ✅ | | Tracing | ✅ | ✅ | ✅ | | Cost Track | ✅ | ✅ | ✅ | | A/B Testing | ⚠️ | ❌ | ✅ |
查詢 Langfuse 跟踪、提示和 LLM 指標。使用時： - 分析 LLM 生成軌跡（錯誤、延遲、令牌） - 查看提示性能和版本 - 調試失敗的生成 - 比較運行期間的模型輸出 關鍵詞：langfuse、痕跡、可觀察性、LLM 指標、提示管理、生成 來源：phrazzld/claude-config。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/phrazzld/claude-config --skill langfuse-observability- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 langfuse-observability？
查詢 Langfuse 跟踪、提示和 LLM 指標。使用時： - 分析 LLM 生成軌跡（錯誤、延遲、令牌） - 查看提示性能和版本 - 調試失敗的生成 - 比較運行期間的模型輸出 關鍵詞：langfuse、痕跡、可觀察性、LLM 指標、提示管理、生成 來源：phrazzld/claude-config。
如何安裝 langfuse-observability？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/phrazzld/claude-config --skill langfuse-observability 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/phrazzld/claude-config
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01